张谨
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 供职机构：河南大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金河南省高校科技创新团队支持计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 运动目标跟踪中的滤波器设计与实现方法研究
- 随着对复杂系统认识的不断深化，以及估计要求乃至控制任务要求的日益提高，目标跟踪问题越来越受到相关领域专家学者的广泛关注。一方面，由于实际工程应用领域，目标运动建模和量测建模中的坐标系转换，以及分布式量测信息空间变换与配准...
- 张谨
- 关键词：运动目标跟踪滤波器多传感器卡尔曼滤波算法加权融合
- 文献传递
- 基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法被引量：1
- 2016年
- 针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Spherical-Radial准则生成容积点,并依据Gauss-Newton迭代策略来优化量测更新过程中获取的状态估计值和状态估计误差协方差,通过容积卡尔曼滤波估计精度的改善,提升神经网络节点的连接权值和偏置的训练效果。理论分析和仿真实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。
- 袁光耀胡振涛张谨赵新强付春玲
- 关键词：前馈神经网络状态空间模型
- 基于Metropolis-Hastings采样的多传感器集合卡尔曼滤波算法
- 2017年
- 集合卡尔曼滤波是近年来发展起来的一种处理非线性系统估计的有效解决方法.针对标准集合卡尔曼滤波实现过程中,量测噪声不确定导致自举量测采样出现一致性偏差问题,提出了一种基于Metropolis-Hastings采样的多传感器集合卡尔曼滤波算法.首先,结合多传感器量测系统的物理特性和集合卡尔曼滤波中自举量测生成机理,构建多传感器条件下自举量测集合.其次,通过对多传感器自举量测似然度求解以及在量测接受概率函数合理设计基础上,利用Metropolis-Hastings采样策略实现有效量测的确认.新算法通过对多传感器量测中冗余和互补信息的提取与利用实现对一致性偏差的修正,进一步改善被估计系统状态的滤波精度.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.
- 胡振涛张谨胡玉梅金勇
- 关键词：非线性滤波集合卡尔曼滤波
- 容积卡尔曼一致滤波
- 2016年
- 针对卡尔曼一致滤波的应用受限于被估计系统需满足线性条件的问题,通过容积卡尔曼滤波(CKF)和一致性策略的动态结合,提出一种容积卡尔曼一致滤波(CKCF)算法。算法采用分布式融合机制,传感器节点采集可通信相邻节点的信息,并作为自身节点的量测信息应用于CKF,获取局部状态估计值。在此基础上,利用一致性策略实现对整个量测系统中传感器节点局部估计值的优化,进而通过增强传感器节点估计值一致性实现目标状态估计精度的提升。相对于标准卡尔曼一致滤波,本文算法将一致性策略推广到非线性系统估计领域。理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。
- 胡振涛郭振张谨刘先省
- 关键词：无线传感器网络
- 基于CKF的系统误差与目标状态联合估计算法被引量：2
- 2015年
- 针对量测信息中系统误差对目标状态估计精度造成的不利影响,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的系统误差与状态联合估计(JE-CKF)算法。在算法实现中,首先采用状态向量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据系统误差配准模型对量测信息中的系统误差进行估计,进而通过对CKF实现中量测预测值的修正,改善量测残差中系统误差对滤波精度的影响。理论分析和仿真结果验证了算法的可行性和有效性。
- 胡振涛胡玉梅张谨袁光耀
- 关键词：状态估计误差配准
- 基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法被引量：7
- 2016年
- 针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器;然后,通过引入交互式多模型方法中状态模型软判决机制,实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理;最后,通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
- 胡振涛张谨郭振
- 关键词：概率假设密度滤波交互式多模型不敏卡尔曼滤波
